Gradient 第44页

2021李宏毅机器学习笔记--12 attack ML models

2021李宏毅机器学习笔记--12attackMLmodels摘要一、图像模型的攻击1.1原理1.2Constraint1.3参数训练1.4一个例子1.5攻击方法1.5.1FGSM(FastGradientSignMethod

guoxinxin0605·2023-01-04 09:56

图像特征提取——HOG特征，LBP特征，Haar特征

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348原作者：zouxy09一、HOG特征HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient

莫谈天下·2023-01-04 09:14

目标检测的图像特征提取之——HOG特征

1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。

DSZS123·2023-01-04 08:38

MATLAB experiment ＜5＞

目录1，求积分1，梯形法求积分trapz2,integral3,,integral2对二重积分进行数值计算2,坡度gradient2，求导1，求积分1，梯形法求积分trapz列出一组（x,y）对应值trapz

地表最温柔阿福·2023-01-04 04:52

pytorch：计算网络的参数量

forxinmodel.parameters())#numberparametersn_g=sum(x.numel()forxinmodel.parameters()ifx.requires_grad)#numbergradients

曦曦努力再努力！·2023-01-04 03:43

《动手学习深度学习》- Tensorflow自动求梯度

__version__'2.3.0'1.自动求梯度简介在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。

兀坐晴窗独饮茶·2023-01-03 20:38

强化学习PPO从理论到代码详解(1)--- 策略梯度Policy gradient

第0章闲聊吹水ProximalPolicyOptimization(PPO)近端策略优化，可以说是目前最稳定，最强的强化学习算法之一了，也是openAI默认的强化学习算法，有多叼不用我说了吧。笔者在强化学习的道路上看来很多书，看了很多代码，和很多大佬的博客，只是很多都是侧重一个方面，所以我在吸取百家之长后，决定完完整整的写一回PPO从算法理论到逐行代码手敲和详解的文章，我会做到非常详尽，尽量做到每

Bruce_Xing·2023-01-03 18:19

TensorFlow梯度下降

梯度的整个计算过程分为三步：计算梯度处理梯度应用梯度importtensorflowastfx=tf.Variable(1.0)y=x**2optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer

qq_40579095·2023-01-03 11:17

人脸、微笑、口罩识别

一、人脸图像特征提取的方法1.HOG特征方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。

呔！狗贼·2023-01-03 11:39

【刘洪普】PyTorch深度学习实践

文章目录一、overview1机器学习二、Linear_Model（线性模型）1例子引入三、Gradient_Descent(梯度下降法)1梯度下降2梯度下降与随机梯度下降（SGD）对比3Mini-Batch

蛋黄液·2023-01-03 11:58

logistic模型预测人口python_基于logistic回归stats模型的概率预测置信区间

也就是说var(proba)=np.dot(np.dot(gradient.T,cov),gradient)其中gradient是模型系数预测概率导数的向量，cov是系数的协方差矩阵。

燭台·2023-01-03 10:42

tensorflow04

随机梯度下降Gradient激活函数及梯度sigmoidtanhrelu损失函数及梯度链式法则函数优化Himmelblau函数优化手写数字问题importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets

非畅6 1·2023-01-03 09:24

机器学习、深度学习常用专业术语

主要记录一些深度学习中可能用到的专业术语，一般是碰到了不懂的才记录，所有没有按一定的规律记录，持续更新…1、梯度下降(gradientdescent)2、学习速率(learningrate)：学习率指每次迭代中对成本函数的

卖strawberry的小女孩·2023-01-03 08:52

13_集成学习和随机森林(Ensemble Learning and Random Forests)

在这一章，我们还会对其他集成学习的思想，如AdaBoost,GradientBoosting,Stacking等算法进行介绍。…13-1什么是集成学习13

Acowardintheworld·2023-01-02 18:16

7.2_gd-sgd

7.2梯度下降和随机梯度下降在本节中，我们将介绍梯度下降（gradientdescent）的工作原理。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

7.3_minibatch-sgd

7.3小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

2.3_autograd

2.3自动求梯度在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:06

图像分类网络结构（Backbone）---持续更新

一、LeNet1基本信息作者：YannLeCun，1998论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition应用：手写数字识别，LeNet-5代码链接

Kinguin_AI·2023-01-02 14:32

再战FGM！Tensorflow2.0 自定义模型训练实现NLP中的FGM对抗训练代码实现

TF版本2.2及以上defcreat_FGM(epsilon=1.0):@tf.functiondeftrain_step(self,data):'''计算在embedding上的gradient计算扰动在

是算法不是法术·2023-01-02 13:07

2022.12.25 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.问题和方案4.介绍5.AttentionTransfer5.1Activation-basedAttentionTransfer5.2Gradient-basedAttentionTransfer6

MoxiMoses·2023-01-02 11:01

Pytorch学习(六)构建神经网络

定义一个包含可训练参数的神经网络2.通过神经网络处理输入3.计算损失(loss)4反向传播梯度到神经网络的参数5.更新网络的参数，典型的用一个简单的更新方法：weight=weight-learning_rate*gradient1

liu_jie_bin·2023-01-02 10:20

CatBoost使用GPU实现决策树的快速梯度提升CatBoost Enables Fast Gradient Boosting on Decision Trees Using GPUs...

1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=shareCatBoostEnablesFastGradientBoosting

weixin_30840573·2023-01-02 09:45

机器学习经典模型：集成学习——Boosting（Adaboost与gradient boosting）

集成学习中的boosting主要有两类思想，Adaboost和gradientboosting，而GBDT和XGboost都是gradientboosting的具体应用。

JessssseYule·2023-01-02 09:12

关于策略梯度（policy gradient）的理解

关于策略梯度（policygradient）的理解、文章目录关于策略梯度（policygradient）的理解前言什么是策略梯度？如何将策略参数化？

奇幻纬度·2023-01-01 20:59

策略梯度算法原理

PolicyGradient策略根据在某个状态采取某种行为来决定能得到多少的奖励值。调整内部Actor的参数使得总奖励值R越大越好。但R是一个随机变量，转换为最大化期望值。

HCH996·2023-01-01 20:57

【深度强化学习】Policy Gradient算法

PolicyGradient算法TrajectoryTrajectory表示一个回合的状态-动作序列，记为τ\tauτ,其发生的概率记为pθ(τ)p_{\theta}(\tau)pθ(τ)，计算公式如上图所示

FPGA硅农·2023-01-01 20:25

策略梯度(Policy Gradient)算法学习

前面介绍的是Value-based算法，每次都需要评估动作或者状态的价值。还有一种算法是直接学习参数化策略的方法。这个策略就是马尔科夫过程所讲的，给定一个状态s，智能体会采取什么样的动作，即π(s,a)\pi(s,a)π(s,a)。这个概率分布，也就是我们的学习目标。假设策略的待学习参数为θ\thetaθ，则在ttt时刻、状态sss和参数θ\thetaθ下选择动作aaa的概率为π(a∣s,θ)=P

修行僧yicen·2023-01-01 20:55

系列12 变分推断4-SGVI

而另一种方法是StochasticGradientVariationalInference(SGVI)。对于隐变量参数和数据集。是GenerativeModel，也就是和，这个过程也被我们称

franztao·2023-01-01 20:19

0.7-OpenCvSharp4 形态学操作

形态学梯度Gradient形态学梯度：膨胀减腐蚀,又称为基本梯度。目的：突出高亮区域的外围，为轮廓查找提供新思路。顶帽TopHat顶帽：原图与开操作的差值图。黑帽BlackHat黑帽：闭操作与

ch_ccc·2023-01-01 18:02

APG优化非负矩阵分解（NeNMF）

文献：NeNMF:AnOptimalGradientMethodforNonnegativeMatrixFactorization；（1）固定W,优化H(2)优化W，固定H;(3)更新W_k(4)更新Y_k

atease0001·2023-01-01 13:45

快速入门Halide

Halide代码流程：声明函数，变量，表达式用变量、表达式等实现算法使用调度策略对算法进行调度调优调用函数的realize成员函数，对函数进行实现写出数据example1:Halide::Funcgradient

Time_remember·2023-01-01 13:14

梯度下降GD和随机梯度下降SGD的数学表达式及Python代码实现

Index目录索引写在前面数学原理PyTorch代码实现梯度下降的实现随机梯度下降的实现思考题参考文章写在前面本文主要介绍深度学习算法中的梯度下降法（GradientDescent）和随机梯度下降法（StochasticGradientDescent

哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2023-01-01 11:16

随机梯度下降算法SGD

假如我们要优化一个函数f(x)f(x)f(x)，即找到它的最小值，常用的方法叫做GradientDescent(GD)，也就是最速下降法。

weixin_37958272·2023-01-01 11:45

梯度下降步长matlab,梯度下降算法步长和收敛条件的设置的一些看法

在上一篇中介绍了梯度下降算法，还是利用了上面的那个x^2+y^2的例子，来求解下，代码如下：function[]=gradient(step,threadhold)%在这里主要是演示对z=x^2+y^2

董太松·2023-01-01 11:44

梯度，GD梯度下降，SGD随机梯度下降

梯度（Gradient）方向导数在梯度之前，非常重要一个概念：方向导数，这里uuu是nnn维向量，代表一个方向，通过极限的方式定义函数fff在方向uuu上的导数，或者说增长率：当uuu是标准（正交）单位向量

u小鬼·2023-01-01 11:06

Cesium热力图实现

var_getColorPalette=function(config){vargradientConfig=config.gradient||config.defaultGradient;varpaletteCanvas

溪衍·2023-01-01 01:30

机器翻译——fairseq 安装（一）

特点：多GPU训练使用多种搜索算法在CPU和GPU上快速生成在单个GPU上，gradientaccumulation可以使用大的小批量进行训练可扩展：轻松注册新models,criterions,tasks

yc_starlight·2023-01-01 01:59

人工智能③——梯度下降与一元线性回归

目录一.梯度下降1.基本概念2.梯度下降的步骤3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二.一元线性回归1.概念2.代价函数3.公式推导正文一.梯度下降1.概念：梯度下降法（gradientdescent

和云秘密谈话·2022-12-31 17:44

python-opencv

blur方框滤波boxFilter高斯滤波GaussianBlur中值滤波median3.形态学膨胀dilate腐蚀erode开运算MORPH_OPEN闭运算MORPH_CLOSE梯度运算MORPH_GRADIENT

LYpokerface·2022-12-31 11:13

梯度下降算法python_python梯度下降算法的实现

实现了梯度下降算法，支持y=Wx+b的线性回归目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法(bs=1)也支持输入特征向量的x维度小于3的图像可视化代码要求python版本>3.4代码'''梯度下降算法BatchGradientDescentStochasticGradientDescentSGD

weixin_39959192·2022-12-31 10:43

近端梯度下降法 (proximal gradient descent)算法python实现完整版

上一节次梯度python实现介绍了python求解次梯度的基本算法，但针对的是无偏置项的求解：本节我们增加偏置项，推导完整的proximalgradientdescent算法的python实现代码，最优化目标函数变为

I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:38

【优化】近端梯度下降（Proximal Gradient Descent）求解Lasso线性回归问题

文章目录近端梯度下降的背景常见线性回归问题近端算子（ProximalOperator）近端梯度下降迭代递推方法以Lasso线性回归问题为例参考资料近端梯度下降的背景近端梯度下降（ProximalGradientDescent

敲代码的quant·2022-12-31 10:35

python实现次梯度(subgradient)和近端梯度下降法 (proximal gradient descent)方法求解L1正则化

l1范数最小化考虑函数，显然其在零点不可微，其对应的的次微分为：注意，的取值为一个区间。两个重要定理：1）一个凸函数，当且仅当，为全局最小值，即为最小值点；2）为函数（不一定是凸函数）的最小值点，当且仅当在该点可次微分且。考虑最简单的一种情况，目标函数为：对应的次微分为：进一步可以表示为：故，若，最小值点为：若，最小值点为：若，最小值点为：简而言之，最优解，通常被称为软阈值（softthresho

I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:34

【再学Tensorflow2】TensorFlow2的模型训练组件（2）

TensorFlow2的模型训练组件（2）损失函数损失函数和正则化项Tensorflow2内置的损失函数自定义损失函数评估指标常用的内置评估指标自定义评估指标优化器优化器的使用使用optimizer.apply_gradients

镰刀韭菜·2022-12-31 09:26

【再来一次吧~】Linear Regression（线性回归）|| 数据集 ex1data1.txt 和 ex1data2.txt || read_csx || GradientDescent

文章目录一、分解二、整合一、分解在此之前，还是先补充数据集，之前的好像不是特别完全。用到了两个数据集。下面即为数据集1：ex1data1.txt6.1101,17.5925.5277,9.13028.5186,13.6627.0032,11.8545.8598,6.82338.3829,11.8867.4764,4.34838.5781,126.4862,6.59875.0546,3.81665.

追光者♂·2022-12-31 00:19

梯度下降算法_深度学习——梯度下降可视化(Adam，AdaGrad，Momentum，RMSProp)

AVisualExplanationofGradientDescentMethods(Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)byLiliJianghttps://towardsdatascience.com

weixin_39895283·2022-12-30 19:58

【深度学习知识】常见的梯度下降算法原理

文章目录前言1.原始的梯度下降1.1Batchgradientdescent1.2SGD1.3Mini-batchGD1.4小结2.带冲量的梯度下降2.1Momentumoptimization2.2NesterovAcceleratedGradient

weiquan fan·2022-12-30 19:28

【tensorflow】- 知识点补充

1.1自动求导函数：GradientTape(persistent=False,watch_accessed_variables=True)persistent：布尔值，用来指定新创建的gradienttape

我菜就爱学·2022-12-30 18:26

RL基础算法优缺点总结

RL基础算法优缺点总结）value-based类别policy-based类别Actor-Critic类别RL算法主要分为三类：基于值（value-based）系列，基于策略梯度（Policy-gradient

濒临秃头的少女·2022-12-30 18:12

PyTorch Trick集锦

PyTorchTrick集锦-1、Dataset与DataLoader1、使用自带数据集2、自建数据集0、计算模型Param，与FLOPS1、多卡训练（指定GPU编号）2、查看模型每层输出3、梯度裁剪（GradientClipping

杀生丸学AI·2022-12-30 08:52

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